에이전트 시대의 AI 시스템 설계

131

2

장

콘텐츠 스타일의 제어

타일을 잘 보여 줄 뿐만 아니라 애플리케이션이 생성해야 할 전체 콘텐츠 범위를 포괄하는 예

시들을 마련해야 한다.

생성된 결과도 신중하게 검토해야 한다. 특히, 선별한 입력 예시들과 원시 데이터셋이 애플

리케이션이 요구하는 전체 범위를 포괄하는지를 확인할 필요가 있는데, 이때 주제 모델링

topic

modeling

(

https

://

oreil

.

ly

/

WOqX2

) 같은

NLP

기법이 도움이 될 것이다. 생성된 중립 콘텐

츠에 대해서도 이 과정을 반복해서 생성된 텍스트가 주제의 다양성을 유지하는지 확인해야 한

다. 미세조정은 입력 데이터셋 (이 경우

LLM

이 생성한 콘텐츠 )에 크게 의존하기 때문에, 데이

터셋 분포 오류는 전체 프로젝트의 실패로 이어진다.

중립화의 다른 용도

역중립화 패턴에서는 중립화된 콘텐츠가 미세조정을 위한 중간 형식의 데이터로 쓰였지만, 중

립적인 콘텐츠 자체가 유용한 상황도 있다. 그런 상황에서는 모델을 미세조정할 필요 없이 프

롬프트 엔지니어링을 통해서 중립화를 적용하면 된다. 예를 들어 중립화를 통해서 텍스트에서

특징적인 문체를 제거하는 것은 개인정보보호

privacy

를 강화하거나 편향

bias

을 줄이는 데 도움이

된다. 공동 작업 콘텐츠를 표준화하기 위해 여러 저자의 텍스트를 중립화해서 중립적인 어조를

유지하는 것도 중립화의 또 다른 용도이다.

2.4.6

참고문헌

이 패턴은 기계번역

machine

translation

(

MT

) 분야에서 오래전부터 데이터셋을 확장하는 데 사용해

온

역번역

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